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　　 1.什么是负载平衡？什么是负载平衡？

　　记得第一次接触Nginx是在实验室，当时需要用Nginx在服务器上部署网站。Nginx是一个服务组件，用于反向代理、负载平衡、HTTP缓存等。那么这里的负载平衡是什么呢？

　　 LB(负载平衡)是一种技术解决方案。它用于在多个资源(通常是服务器)之间分配负载，以优化资源的使用并避免过载。

　　资源相当于每个服务实例的执行操作单元。负载均衡是将大量的数据处理操作分配给多个操作单元执行，用于解决互联网分布式系统的大流量、高并发、高可用等问题。什么是高可用性？

　　二、什么是高可用性？首先，了解什么是高可用性？

　　这就是CAP定理，它是分布式系统的基础，也是分布式系统的三个指标：

　　一致性可用性分区容差什么是高可用性？高可用性(High availability)，简称HA，是系统的一个特性或指标，通常指具有一定性能的服务运行时间，高于平均正常时间段。反之，消除系统服务不可用的时间。

　　衡量系统是否满足高可用性是指当一台或多台服务器宕机时，整个系统和服务仍然正常可用。

　　比如一些知名网站保证4个9以上的可用性，即可用性超过99.99%。那0.01%就是所谓停机时间的百分比。比如电商网站好评，服务不到位会造成商家亏损和用户流失。那么在提高可用性的基础上，还会有系统宕机和服务不可用的补偿。

　　例如，对于订购服务，可以使用多个具有负载平衡的订购服务实例来代替单个订购服务实例，即可以使用冗余来提高可靠性。

　　总之，负载平衡是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一。分布式系统的大流量、高并发、高可用问题，一般都是通过同一个服务实例的负载均衡和冗余来解决的。负载均衡的关键是是否均匀分布。

　　三。常见的负载平衡案例

　　场景1:在微服务架构中，网关路由到特定的服务实例hello:

　　两个相同的服务实例，hello service，一个端口8000，另一个端口8082，具有Kong的LB功能，因此请求可以均匀地分配给两个hello service实例Kong。有许多负载平衡策略算法：默认的加权循环算法，和消费者：消费者id作为散列算法的输入值。

　　场景2:在微服务架构中，服务A调用服务b的集群，通过了Ribbon客户端负载均衡组件：

　　负载均衡策略算法并不高级，最简单的就是随机选择和循环调度。四。互联网分布式系统解决方案。

　　常见的互联网分布式系统架构分为几层，一般如下：

　　客户端层：如用户浏览器、APP端反向代理层：Web层如技术选择Nignx或F5:前端分离场景下，Web端可使用NodeJS、RN、Vue业务服务层：Java、Go、一般互联网公司，技术方案选择为SC或Spring Boot Dubbo服务数据存储层：DB选择MySQL、缓存选择Redis、搜索选择es等一个请求从第一层到第四层，逐层访问需要负载均衡。即每个上游调用多个下游业务方时，需要均衡调用。这样，整个系统的负载相对平衡。

　　第1层：客户层-反向代理层的负载平衡

　　如何实现客户端层和反向代理层的负载均衡？

　　答案是：DNS轮询。DNS可以通过一个(地址)设置多个IP地址。例如，在这里，ip1和ip2被配置在DNS中用于访问bysocket.com。对于反向代理层的高可用性，至少会有两个A记录。这种对应于两个IP的冗余nginx服务实例可以防止单点故障。

　　每次请求一个bysocket.com域名，通过DNS轮询返回对应的ip地址和每个ip对应的反向代理层的服务实例，即nginx的外网ip。这样，可以平衡每个反向代理层实例的请求分配。

　　第2层：反向代理层web层的负载平衡

　　如何实现反向代理层和Web层的负载均衡？

　　它由反向代理层的负载平衡模块处理。例如，nginx有多种均衡方法：

　　请求轮询。这些请求按时间顺序一个接一个地分配给web层服务，然后重复执行。如果web层服务关闭，上游web服务器{服务器ip3将被自动删除。服务器ip4} ip哈希。根据ip的哈希值，确定到相应web层的路由。只要用户的ip是统一的，对Web层的请求就是统一的。

　　另一个优点是相同ip的请求将被分发到相同的web层服务。这样每个用户都可以以固定的方式访问一个web层服务，可以解决会话的问题。上游web服务器{ ip _ hash服务器ip3服务器ip4}权重weight，fair，url_hash等。第3层：Web层-业务服务层负载平衡

　　如何实现Web层和业务服务层的负载均衡？

　　比如Dubbo就是一个服务治理方案，包括服务注册、服务降级、访问控制、路由规则动态配置、权重调整、负载均衡等。其中一个特点是智能负载均衡：内置多种负载均衡策略，可以智能感知下游节点的健康状态，显著降低呼叫延迟，提高系统吞吐量。

　　为了避免单点故障和支持服务的横向扩展，一个服务通常部署多个实例，即Dubbo集群部署。多个服务实例会成为一个服务提供者，然后根据配置的随机负载均衡策略，随机选择20个提供者中的一个进行调用，假设随机选择第7个提供者。负载平衡组件使用平衡策略从提供者地址列表中选择一个提供者进行调用，如果调用失败，则选择另一个调用。

　　 Dubbo内置了四种负载平衡策略：

　　 RandomLoadBalance:随机负载平衡。随便选一个。Dubbo是默认的负载平衡策略。RoundRobinLoadBalance:轮询负载平衡。选择一个投票。LeastActiveLoadBalance:活动呼叫的最小数量，同一活动号码的随机数。活动计数是指调用前后的计数之差。让较慢的提供者接收较少的请求，因为较慢的提供者在调用前后的计数差异会较大。ConsistentHashLoadBalance:一致的哈希负载平衡。具有相同参数的请求总是落在同一台机器上。同样，因为业务需要，也可以实现自己的负载均衡策略。

　　第四层：业务服务层——数据存储层的负载均衡。

　　数据层的负载均衡一般通过DBProxy来实现。比如MySQL子数据库和子表。

　　当单个数据库或单个表被过多访问，数据量过大时，就需要进行纵横拆分。例如，水平分割规则：

　　范围、时间散列模块、根据存储ID的顺序等。但随着这一块的负荷，会出现以下问题，需要解决：

　　分布式事务跨数据库加入的产品方案有很多，比如当当的sharding-jdbc，阿里的Cobar等。

　　动词（verb的缩写）总结从外部来看，负载均衡是一个系统或软件的全部。对内，层层上下游调用。只要有调用，就要考虑负载均衡。因此，负载平衡是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一。主要考虑的是如何使下游收到的请求均匀分布：

　　第1层：客户层-反向代理层的负载均衡。通过DNS轮询第二层：反向代理层web层负载均衡。通过Nginx的负载均衡模块第三层：Web层-业务服务层负载均衡。通过服务治理框架，负载均衡模块第4层：业务服务层-数据存储层负载均衡。通过数据的横向分布，数据是统一的，理论上要求会统一。例如，通过购买者ID进行切片是类似的

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